如何使用 Python OpenCV 将灰度图像转换为热图图像

Question

我有一个(540, 960, 1)形状的图像，其值范围为[0..255] ，即黑白。 我需要将其转换为“热图”表示。 例如， 255像素的热量最高， 0像素的热量最低。 其他介于两者之间。 我还需要将热图作为 Numpy 数组返回，以便稍后将它们合并到视频中。 有没有办法实现这一目标？

Answer 1

这里有两种方法，一种使用 Matplotlib，一种仅使用 OpenCV

方法#1： OpenCV + matplotlib.pyplot.get_cmap

为了实现灰度（1 通道） ->热图（3 通道）转换，我们首先将图像作为灰度加载。 默认情况下，OpenCV 以 3 通道、8 位 BGR 的形式读取图像。 我们可以使用带有cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数的cv2.imread()直接将图像加载为灰度图像，或者使用cv2.cvtColor()将 BGR 图像转换为带有cv2.COLOR_BGR2GRAY参数的灰度图像。 加载图像后，我们将这个灰度图像放入 Matplotlib 以获得我们的热图图像。 Matplotlib 返回 RGB 格式，因此我们必须转换回 Numpy 格式并切换到 BGR 色彩空间以与 OpenCV 一起使用。 这是一个使用科学红外摄像机图像作为inferno颜色图输入的示例。 请参阅在 Matplotlib 中选择颜色图以了解可用的内置颜色图，具体取决于您所需的用例。

输入图像：

输出热图图像：

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('frame.png', 0)
colormap = plt.get_cmap('inferno')
heatmap = (colormap(image) * 2**16).astype(np.uint16)[:,:,:3]
heatmap = cv2.cvtColor(heatmap, cv2.COLOR_RGB2BGR)

cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('heatmap', heatmap)
cv2.waitKey()

方法#2： cv2.applyColorMap()

我们可以使用 OpenCV 的内置热图函数。 这是使用cv2.COLORMAP_HOT热图的结果

代码

import cv2

image = cv2.imread('frame.png', 0)
heatmap = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAP_HOT)

cv2.imshow('heatmap', heatmap)
cv2.waitKey()

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注意：虽然 OpenCV 的内置实现简短快捷，但我建议使用方法 #1，因为有更大的颜色图选择。 Matplotlib 有数百种不同的颜色图，并允许您创建自己的自定义颜色图，而 OpenCV 只有 12 个可供选择。 这是内置的 OpenCV 颜色图选择：

Answer 2

您需要将图像转换为适当的灰度表示。 这可以通过几种方式完成，特别是使用imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 。 这将图像的形状减少到(54,960) （提示，没有三维）。